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# 스킬 진화

> AI는 모든 상호 작용에서 학습하여 재사용 가능한 기술을 자동 추출하고, 샌드박스에서 검증하고, 승인 후에만 배포합니다.

# 스킬 진화

Myrm의 Skill Evolution 엔진은 **성공적인 상호작용을 재사용 가능한 스킬로 자동 전환**합니다. 단순한 프롬프트 저장과 달리 엔진은 추적 분석 → 추출 → 스크리닝 → 샌드박스 유효성 검사 → LLM 검토 → GUI을 통한 인간 승인 등 전체 파이프라인을 실행합니다.

## 작동 방식

1. **추적 분석** — 각 대화 후 `TraceAnalyzer`은 5단계 점진적 공개를 사용하여 실행 궤적을 추출하여 기술로 전환할 가치가 있는 패턴을 식별합니다.
2. **구조적 추출** — `StructuredExtractor`은 LLM을 사용하여 신뢰도 점수로 기술 정의를 캡처하여 고품질 패턴만 승격되도록 합니다.
3. **자동 스크리닝** — 품질이 낮거나 중복된 추출은 사용자에게 도달하기 전에 필터링됩니다.
4. **샌드박스 검증** — 후보 기술이 안전한 샌드박스 환경에서 실행되어 실제로 작동하는지 확인합니다.
5. **LLM 검토** — 자동화된 검토자가 극단적인 사례, 보안 문제 및 정확성을 확인합니다.
6. **회귀 게이트** — 자동 생성된 테스트 사례(EvalCases)는 원래 기술의 알려진 양호한 동작과 비교하여 모든 후보를 검증합니다. 기존 기능을 손상시키는 변경 사항은 사용자에게 도달하기 전에 불이익을 받거나 필터링됩니다.
7. **개선 관문** — 원래 기술이 기준 후보로 주입되고 제안된 모든 변형과 정면으로 경쟁합니다. 실제로 원본보다 점수가 더 높은 변형만 살아남습니다. 즉, 모든 변형이 별도로 "좋아 보이는" 경우에도 품질 회귀를 방지합니다.
8. **사람의 승인** — 귀하의 승인 없이는 아무것도 배포되지 않습니다. **보류 중인 진화 대시보드**에서 검토하세요.

## 모든 소스에서 기술을 가르칩니다(`/learn`)

에이전트가 디렉터리, URL 또는 워크플로 메모를 가리키도록 하면 채팅에서 소스를 수집하고 검토할 초안을 저장합니다. WebUI, 채널 및 클라우드 샌드박스에 대한 동일한 서버 작성 표준.

**설정 → 스킬 → 설치됨 → 스킬 배우기**

1. **디렉터리**, **URL** 및/또는 **자유 텍스트**(조합)를 입력합니다.
2. 지침을 미리 작성하려면 **시나리오 칩**(SDK/API, 최근 배포, 디버그 경로, 작성 가이드, 릴리스 SOP)을 선택하세요.
3. **자세히 알아보기**를 클릭하세요. — Myrm은(는) 자동으로 채팅 차례를 시작합니다(먼저 대화를 열 필요가 없습니다).
4. 초안이 준비되면 **보류 중인 초안**에서 이를 승인합니다.
5. 승인 후 **`[use skill-name]`** 접두사를 복사하거나 **에이전트 설정**에서 슬래시 명령을 바인딩합니다.

채팅에서 `/learn`을 실행할 수도 있습니다(슬래시 명령 또는 어시스턴트 메시지의 **Extract as Skill**).

## 대기 중인 기술 검토

1. **설정 → 스킬 → 보류 중인 진화**로 이동합니다.
2. **목록** 또는 **그리드** 보기에서 제안서를 찾아보세요.
3. 각 제안에 대해:
   * **승인** — 스킬을 즉시 배포합니다.
   * **거부** — 제안을 폐기합니다.
   * **수정** — 승인하기 전에 Monaco diff 편집기에서 스킬을 편집하세요.
4. 승인된 기술은 에이전트가 향후 대화에서 사용할 수 있게 됩니다.

## 변형 테스트

Myrm은(는) 기술이 향상될 수 있다고 감지하면 변형을 생성하고 A/B 비교를 실행합니다. 변형을 프로덕션으로 승격하기 전에 **Shadow GUI** 패널에서 변형 결과를 검토할 수 있습니다.

## 버전 기록 및 롤백

모든 기술 변경 사항이 추적됩니다.

* **기록 패널** — 차이점이 포함된 전체 진화 타임라인.
* **품질 델타 배지** — 각 진화 항목에 **진화 전후 품질 점수**(예: `Before: 62% → After: 78%`)가 표시되어, 무엇이 바뀌었는지가 아니라 실제로 스킬이 더 좋아졌는지 한눈에 확인할 수 있습니다.
* **버전 패널** — 두 버전을 나란히 비교합니다.
* **원클릭 롤백** — 즉시 이전 버전으로 되돌립니다.

초안 승인/거절 후 변경 사항은 통합 이벤트 채널을 통해 **성장 센터(Growth Center), 진화 거부 대시보드, 내비게이션 배지에 실시간으로 동기화**되어 모든 검토 진입점이 수동 새로고침 없이 일관되게 유지됩니다.

## 일괄 최적화

대규모 기술 라이브러리의 경우:

1. **설정 → 스킬 → 일괄 최적화**로 이동합니다.
2. **Run Optimization**을 클릭합니다. 엔진은 개선 기회를 찾기 위해 모든 기술을 평가합니다.
3. 배치 스냅샷을 검토하고 변경 사항을 개별적으로 승인/거부합니다.
4. 문제가 발생할 경우 중간 배치 롤백이 지원됩니다.

## 배경 검토

Myrm은 유휴 세션 중에 4가지 유형의 백그라운드 비동기 작업을 실행합니다.

* 성공적인 상호작용에서 자동 기술 추출
* 토큰 사용량을 줄이기 위해 장황한 기술을 압축합니다.
* 좌절감지 → 자동 수정 변종 생성
* 품질이 낮은 스킬의 가지치기

모든 백그라운드 변경 사항은 배포 전에 승인이 필요합니다.

## 세션별 기술 범위

상담원 프로필에 많은 기술이 바인딩되어 있으면 모든 기술이 모든 대화와 관련이 있는 것은 아닙니다. 세션별 ​​기술 범위 지정을 통해 **현재 채팅에 로드할 기술을 시각적으로 선택**하여 토큰 소비를 줄이고 AI 집중력을 향상할 수 있습니다.

1. **에이전트 모드**에서 채팅을 엽니다.
2. 메시지 입력 옆에 있는 **반짝 아이콘**(✦)(세션 스킬 토글)을 클릭합니다.
3. 팝오버에는 전역적으로 활성화된 모든 기술이 나열됩니다. 이 대화에 필요하지 않은 기술을 **선택 취소**하세요.
4. 선택 사항은 서버 측에 유지되며 페이지 다시 로드, 대화 압축 및 대화 포크 후에도 유지됩니다.
5. 모든 스킬을 복원하려면 팝오버 상단의 **Clear Override**를 클릭하세요.

<Tip>
  다른 에이전트로 전환하면 세션 스킬 재정의가 자동으로 지워지므로 항상 새 에이전트의 전체 스킬 세트로 새로 시작할 수 있습니다.
</Tip>

## 내장된 사전 구축된 기술

자체 진화하는 기술 외에도 Myrm에는 즉시 사용할 수 있는 **36개 이상의 사전 구축된 기술**이 포함되어 있습니다. 주목할만한 예:

* **데이터 분석** — 자동 데이터 품질 검사 및 위험 경고를 포함하는 6단계 워크플로(수집 → 정리 → 탐색 → 분석 → 시각화 → 보고)입니다. CSV, JSON, Excel 및 데이터베이스 쿼리를 지원합니다.
* **데이터 분석 파이프라인** — 다중 에이전트 버전: 4개의 전문 역할(수집기 → 분석가 → 시각화 장치 → 보고자)이 동시에 공동 작업합니다. HTML 보고서, PDF, Jupyter Notebook, Markdown 또는 PPT 개요를 출력합니다.
* **심층 조사** — 소스 확인을 통한 다단계 웹 조사입니다.
* **코드 검토** — 보안 및 성능 검사를 통한 자동 코드 검토.
* **프런트엔드 개발**, **테스트 중심 개발**, **체계적인 디버깅** — 개발 워크플로 기술.

사전 구축된 기술은 시작 시 자동으로 동기화되며 설정 GUI을 통해 사용자 정의, 비활성화 또는 기본값으로 재설정할 수 있습니다.

<Note>
  Matplotlib 차트는 복사가 없는 Vault:// 포인터를 사용하여 인라인으로 렌더링됩니다. Jupyter 서버가 필요하지 않습니다. 이를 통해 인프라 오버헤드 없이 Jupyter 품질의 시각화를 제공합니다.
</Note>

## 주요 번호

| Metric                                   | Value                                                                                                                                         |
| ---------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Total skill ecosystem tests              | **3,906 passed** (Jul 2026)                                                                                                                   |
| Core skill engine tests                  | **929 passed** (select 17 + meta\_tools 34 + packaging/optimization/sync/history 249 + evolution 173 + curator 43 + market/mcp 99 + root 314) |
| Cron/Blueprints tests                    | **937 passed** (harness 662 + server 275)                                                                                                     |
| Channel system tests                     | **1,991 passed** (core 246 + security 104 + providers 639 + bridge 545 + cron API 455)                                                        |
| Backends framework tests                 | **408 passed**                                                                                                                                |
| Evolution engine tests                   | **437 passed**                                                                                                                                |
| Review pipeline tests                    | **250 passed** (10-dim rubric + approval security + batch E2E)                                                                                |
| ConfidenceApprovalFlow + lifecycle tests | **168 passed** (risk signals + quarantine + evidence + forgetting + stats)                                                                    |
| Safety layers                            | **15** (Harness 6 + Server 6 + Service 3)                                                                                                     |
| Review layers                            | **4** (10-dim semantic rubric + LLM-as-Judge + ExecutionMetrics pre-screening + audit lifecycle)                                              |
| Quality metrics                          | **6 indicators** (selections / applied / completed / success / failures / corrections)                                                        |
| Patch formats                            | **3** (fuzzy match with 8-level progressive + Unicode normalization)                                                                          |
| Routing strategies                       | **4** (including Correction Propagation)                                                                                                      |
| Background task types                    | **4**                                                                                                                                         |

## 스킬 마켓플레이스

Myrm은 통합 GUI에 **7개의 검색 소스**를 통합합니다. 검색, 태그별 필터링, 별표/다운로드별 정렬, 보안 검색으로 미리보기 및 클릭 한 번으로 설치:

| Source     | Coverage                                |
| ---------- | --------------------------------------- |
| ClawHub    | Largest open skill marketplace          |
| GitHub     | Public skill repositories               |
| LobeHub    | LobeChat plugin ecosystem               |
| ModelScope | 80K+ Chinese AI community models/skills |
| Aliyun     | Alibaba Cloud Agent Explorer            |
| skills.sh  | Curated skill directory                 |
| Prebuilt   | 36+ built-in skills shipped with Myrm   |

추가 마켓플레이스 기능:

* **URL 가져오기** — 모든 URL(GitHub 저장소, ZIP 아카이브 등)에서 설치합니다.
* **Monorepo 자동 검색** — GitHub monorepo URL을 붙여넣으면 Myrm이 내부에 설치 가능한 모든 기술을 자동으로 검색하므로 하위 디렉터리를 수동으로 지정할 필요가 없습니다.
* **자동 업데이트** — 격리 기반의 안전한 업데이트 흐름을 통해 업스트림 업데이트를 확인합니다.
* **3방향 해시 보호** — 사전 구축된 기술에 대한 사용자 수정 사항은 업그레이드 중에도 유지됩니다. 업스트림 업데이트는 사용자가 기술을 사용자 정의하지 않은 경우에만 자동으로 적용됩니다.
* **스킬 동기화** — 장치 간 푸시/풀 동기화
* **큐레이터** — 자동 수명 주기 관리(오래된 감지, 보관, 정리)
* **통합** — 중복되거나 겹치는 기술을 자동으로 병합합니다.
* **수정으로 내보내기** — 자동 비밀 제거 기능을 사용하여 ZIP로 스킬을 다운로드합니다.

## 경쟁사 대비

| Capability                     |                                               Myrm                                              |                     Hermes                    |
| ------------------------------ | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------: |
| Auto-extract skills            |                                          Full pipeline                                          |               Single CLI command              |
| Sandbox validation             |                                               Yes                                               |                       No                      |
| GUI review dashboard           |                                               Yes                                               |               No (auto-applies)               |
| Confidence scoring             |                                               Yes                                               |                       No                      |
| Variant A/B testing            |                                               Yes                                               |                       No                      |
| Regression-safe evolution      |                                  Yes (auto-generated EvalCases)                                 |                       No                      |
| Version rollback GUI           |                                               Yes                                               |                    CLI only                   |
| Background optimization        |                                          Yes (4 types)                                          |                     Basic                     |
| Cross-agent experience sharing |                                               Yes                                               |                       No                      |
| One-click extract from chat    |                                    Yes (message-level button)                                   |                       No                      |
| Skill retrieval layers         |             3-layer (semantic+env hybrid, deterministic scorer, progressive loading)            | 2-layer (semantic search, playbook synthesis) |
| Execution transparency         |                  Full (skill badges + reason + tool chain + error diagnostics)                  |            Partial (tool list only)           |
| Marketplace sources            |                                     **7 integrated sources**                                    |       3 (ClawHub + GitHub + custom tap)       |
| Marketplace UI                 |                            **Full GUI** (search/filter/sort/install)                            |                    CLI only                   |
| Auto lifecycle management      | **Curator** (stale/archive/cleanup via Settings + Smart Prune — not chat-only text suggestions) |                     Manual                    |
| Skill consolidation            |                                    **Auto-merge duplicates**                                    |                       No                      |
| Per-session skill scope        |                **Visual toggle** (pick skills per chat, \~1800 tokens/turn saved)               |                       No                      |

## AI 기반 기술이 결정적 스크립트를 능가하는 이유

기존 브라우저 자동화 도구는 웹사이트의 레이아웃이 변경되면 중단되는 **결정적 코드**를 생성합니다. 파손을 감지하고 스크립트를 재생성하려면 "자체 테스트 루프"가 필요합니다.

Myrm은 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다.

| Aspect            |        Deterministic Scripts       |                 Myrm SKILL.md                 |
| ----------------- | :--------------------------------: | :-------------------------------------------: |
| Format            |  Python/JS code with CSS selectors |             Natural language guide            |
| When site changes |   Script breaks, manual re-forge   |           Agent adapts in real-time           |
| Element location  | Brittle `#id` / `.class` selectors | SelfHealingLocator (ARIA + visual + semantic) |
| Failure recovery  |        Re-run forge pipeline       |           FIX evolution auto-patches          |
| Maintenance       |               Manual               |                Zero-maintenance               |

이 아키텍처는 다음을 의미합니다.

* **"자체 테스트" 단계가 필요하지 않습니다** — 현재 페이지 상태에 적응하는 AI가 기술을 해석합니다.
* **재설계 시 재단조 없음** — SelfHealingLocator는 레이아웃 변경 후에도 요소를 찾습니다.
* **자동 복구** — 스킬이 실패하면 FIX 진화 유형이 사용자 개입 없이 해당 스킬을 패치합니다.